日本の漁業はこれからどうなるのか？様々な角度から、未来の漁業の可能性について、最新の知見を紹介します。

バイオテクノロジーとAI技術による水産業

～品種改良・完全自動水産養殖・漁獲物の自動認識～

近畿大学 水産研究所 教授 家戸 敬太郎先生

Ⅰ．日本の海水魚養殖の歴史、現状および課題
1. 海水魚養殖の歴史
2. 海水魚養殖の現状（生産量、種苗、餌飼料、施設）
3. 海水魚養殖の課題

Ⅱ．海水養殖魚の品種改良（マダイを中心に）
1. 選抜育種
2. 染色体操作と性統御
3. 遺伝子操作

Ⅲ．海水養殖魚のゲノム編集の現状と課題、今後の展望
1. ゲノム編集技術によるマダイの可食部増量
2. ゲノム編集魚の食品としての安全性評価
3. ゲノム編集魚の流通
4. 養殖魚のゲノム編集の課題

長崎大学大学院 情報データ科学部 教授 小林 透先生

Ⅰ. 生け簀5.0　（業界の背景説明）
1. 政府が提唱するSociety 5.0に習った生け簀5.0（講演者造語）で水産養殖業の現状を説明
2. 水産養殖業における6（餌代）：４（運用コスト）のコスト削減が持続可能化に向けて重要

Ⅱ. スマート養殖　（講演者のこれまでの成果の紹介）
1. 海面下に沈降させた生け簀である浮沈式生け簀向け自動給餌装置の紹介
2. 海面養殖生け簀向けマルチセンサ―プラットフォームの紹介
3. 海面養殖生け簀向け自動給餌AIドローンの紹介

Ⅲ.　アクア・コロニー構想　（講演者の今後の取り組みの紹介と未来へ向けた議論）
1. 魚粉飼料の代替としての昆虫（ミルワーム）養殖のためのWormPodの紹介
2. 再生可能エネルギー，食糧残渣を活用した持続可能なアクア・コロニー構想の紹介
3. 水産養殖業のクール化による若年従事者の誘引と国際競争力の向上へ向けた鍵についての議論

福井大学 学術研究院工学系部門 情報・メディア工学講座 准教授 株式会社VIGEON AI（ビジョンエーアイ）　代表取締役 長谷川 達人先生

Ⅰ. スマート水産業に向けた情報処理技術
1. 水産業における画像認識
2. 画像認識による資源調査の自動化

Ⅱ．機械学習・深層学習の基礎
1. 機械学習ができることできないこと
2. 機械学習に必要なデータセット

Ⅲ．様々な漁場に転用可能な漁獲物の自動認識技術
1．魚種判別モデル
2．領域検出モデル
3．キーポイント検出モデル

Ⅳ．おわりに